CHAPITRE 11 Enjeux de l’enseignement de l’offre active : proposition d’un cadre éducationnel pour les professeurs
Bibliographic record
Abstract
Dans la lignée des recherches portant sur la nécessité d'offrir aux futurs professionnels de la santé et des ser vices sociaux une formation sur l'offre active de services sociaux et de santé dans la langue choisie par les patients, un besoin de formation pour les professeurs de ces disci pliness'estégalementfaitressentir :laplupartd'entreeuxsemblent ne pas avoir reçu de formation sur les stratégies d'enseignement favorisant la formation des professionnels appelés à travailler auprès de communautés de langue officielle en situation minoritaire.Cela nous a poussées à examiner en quoi consisterait une éventuelle formation sur l'offre active destinée aux professeurs.Ce chapitre discute des perspectives éducationnelles de l'andragogie et présente notre cadre conceptuel éducationnel incluant la situation pédagogique, ainsi que le savoir, le savoir-faire et le savoir-être menant à un savoiragir au sujet de l'offre active.Enfin, nous proposons une réflexion sur les enjeux particuliers de l'enseignement de l'offre active, tels qu'ils ont été dégagés d'un projet pilote d'implantation d'une formation sur l'offre active.Mots-clés : enseignement de l'offre active, communautés de langue officielle en situation minoritaire, professionnels de la santé et des services sociaux, pédagogie.Langue maternelle Français 90 % Anglais 9 % Autre 1 % Milieu de travail Université 53 % Collège 47 % Programme d'enseignement Médecine 20 % Soins infirmiers 20 % Service social 13 % Autres (réadaptation, nutrition, activité physique, radiologie) 47 % Poste* Professeur ou enseignant 82 % Coordonnateur de stages 19 % Directeur de programme 16 % Autre 18 % * Les répondants pouvaient cocher plus d'une réponse, le cas échéant.* Les répondants pouvaient cocher plus d'une réponse, le cas échéant.Tableau 2. Répartition des questions (type et nombre) selon les sections du questionnaire
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".